@vida_agent: 我们开源了 BrowserBC：一个将人类浏览器轨迹转化为可复用智能体技能的系统。只需一次录制…

我们开源了 BrowserBC：一个将人类浏览器操作轨迹转化为可复用智能体技能的系统。只需一次记录，即可泛化出一项技能。🛠️ GitHub：[https://t.co/OHhHMzQJ1W] 以下是它的工作原理。👇 https://t.co/r1qpsPZLqQ — # Einsia/Browser-BC 来源：https://github.com/Einsia/Browser-BC # Journey Forge 本地化：记录你自己的浏览器任务 → 每个网站积累一个能力桶，每个能力蒸馏为一个可复用技能 → 在 Claude Desktop（以及 Claude Code）中使用。单用户、本地产品。自带 LLM API 密钥。运行时纯 Python（无需 Node）。非基准测试。 扩展（记录自由格式任务） └─► localhost 服务器 :8099 /v1/traces/init → 分块 → 最终确定 └─ 组装 → data/traces//trace.json（意图 + 事件） └─ 后台工作流：原子化 → 分类（能力） → 桶（按域名+能力） → 蒸馏桶 → SKILL.md + TRACE_GUIDE.md → 安装 ├─ Claude Code：~/.claude/skills/-/SKILL.md（自动） └─ Claude Desktop：.zip → 通过设置 → 技能上传 /api/buckets 暴露每个站点的能力桶和技能 每个网站是一个能力桶的文件夹，例如 github.com/{login-with-credentials, signup-with-email, ...} — 新的录制被原子化为片段，每个片段归类为一种能力，相同能力的片段汇集到一个桶中，蒸馏为一个技能。 ## 目录结构 | 路径 | 说明 | |—|—| | entry/main.py | 桌面入口 — 启动服务器，在浏览器中打开面板 | | app/dist/index.html | 控制面板（零构建，由服务器提供） | | extension/ | 记录器（产品分支：指向 localhost，仅限自由格式） | | server/server.py | 本地接收 + 控制 API | | harness/ | 蒸馏管道：原子化 / 分类 / 桶 / 蒸馏 / 安装（纯 Python） | | harness/main.py | CLI：ingest / distill / status / consolidate / query | | scripts/start.sh | 无头开发启动器 | | docs/ | 轨迹模式 + Claude Desktop 设置 | 状态位于 data/harness/ 下：buckets.json、registry.json 和 skills///{SKILL.md,TRACE_GUIDE.md,meta.json,evidence.jsonl}。 ## 快速开始 1. 配置并运行服务器 bash cp config.example.env .env.local # 然后设置 SF_LLM_KEY=sk-ant-... ./scripts/start.sh # 或者：python entry/main.py（原生窗口） 面板位于 。服务器会提供一个默认密钥（jfl-local-dev-key），扩展自带该密钥，因此自动连接。 2. 构建并加载扩展 bash cd extension && pnpm install && pnpm build Chrome → chrome://extensions → 启用开发者模式 → 加载已解压的扩展 → 选择 extension/dist/chrome-mv3。它已预先指向本地服务器。 3. 记录 → 最终确定。 使用扩展记录一个简短任务，停止、标记、上传。开启自动蒸馏后，技能在约 1–3 分钟内出现： - Claude Code：已安装在你的技能根目录下。 - Claude Desktop：从面板（路径）下载 .zip 文件，然后在设置 → 技能中上传。请参阅 docs/claude-desktop-setup.md。 4. （可选）真实浏览器执行。 面板 → 浏览器执行 → 配置 Playwright MCP，这样 Claude Desktop 就能实际点击/输入/导航。之后重启 Claude Desktop。 ## 注意 - 技能不提供工具。 SKILL.md 是注入的指令。要执行其中的步骤，必须单独配置浏览器 MCP（Playwright）——面板为 Claude Desktop 自动完成此操作。 - LLM： 蒸馏器原生使用 Anthropic Messages API（默认为 claude-opus-4-8）。将 SF_LLM_BASE 指向兼容 OpenAI 的网关即可改用该路径。 - 数据存储在 data/ 目录下（被 git 忽略）。除向配置的 LLM 发送蒸馏调用外，没有任何数据离开你的机器。